Developing a Recommender System and a Hierarchical View of Customers Experience Based on Review Analysis
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,037
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
- هوش مصنوعی > سیستم پیشنهاد دهنده
- هوش مصنوعی > پردازش زبان طبیعی
- هوش مصنوعی > نظرکاوی
- هوش مصنوعی > متن کاوی
- هوش مصنوعی > داده کاوی
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
LNCSE02_052
تاریخ نمایه سازی: 6 اسفند 1391
چکیده مقاله:
The web has become a rich source of customer opinions and complaints about products and services that are provided by different businesses in different fields. Analyzing these opinions can help businesses in making decisions and accessing beneficial information. The aim of this article is to focus on online customer opinions in the field of organizations offering services to people, and pursues two aims. The first aim is proposing a semi supervised approach for extracting customer experiences over a number of touchpoints through finding and exploiting varying opinion segment patterns that are used by customers to describe their opinions and finally visualizing the results as a hierarchical graph. The second aim is providing a recommender system that can specify services which need to be improved or the ones which have had a good performance. The intention of this approach is to enable customers and organization managers to easily view the detailed extracted information as well as viewing general results. Evaluations of results show that the proposed technique in this article outweighs the results obtained by machine learning methods.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Reza Gholamian
School of industrial engineering, Iran University of Science and Technology
Zahra Rafat Panah
School of industrial engineering, Iran University of Science and Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :